基于简单模型KNN——泰坦尼克号获救分析
数据来源：Kaggle数据集 → 共有1309名乘客数据，其中891是已知存活情况（train.csv），剩下418则是需要进行分析预测的（test.csv）
字段意义：
PassengerId: 乘客编号
Survived :存活情况（存活：1 ; 死亡：0）
Pclass : 客舱等级
Name : 乘客姓名
Sex : 性别
Age : 年龄
SibSp : 同乘的兄弟姐妹/配偶数
Parch : 同乘的父母/小孩数
Ticket : 船票编号
Fare : 船票价格
Cabin :客舱号
Embarked : 登船港口
目的：通过已知获救数据，预测乘客生存情况
研究问题：
1、整体来看，存活比例如何？
要求：
① 读取已知生存数据train.csv
② 查看已知存活数据中，存活比例如何？
提示：
① 注意过程中筛选掉缺失值之后再分析
② 这里用seaborn制图辅助研究
2、结合性别和年龄数据，分析幸存下来的人是哪些人？
要求：
① 年龄数据的分布情况
② 男性和女性存活情况
③ 老人和小孩存活情况
3、结合 SibSp、Parch字段，研究亲人多少与存活的关系
要求：
① 有无兄弟姐妹/父母子女和存活与否的关系
② 亲戚多少与存活与否的关系
4、结合票的费用情况，研究票价和存活与否的关系
要求：
① 票价分布和存活与否的关系
② 比较研究生还者和未生还者的票价情况
5、利用KNN分类模型，对结果进行预测
要求：
① 模型训练字段：‘Survived’,‘Pclass’,‘Sex’,‘Age’,‘Fare’,‘Family_Size’
② 模型预测test.csv样本数据的生还率
提示：
① 训练数据集中，性别改为数字表示 → 1代表男性，0代表女性
导入模块
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import os
import time
# 导入时间模块
% matplotlib inline
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
os.chdir('C:/Users/5467/Desktop/项目15泰坦尼克号获救问题/')
train_data = pd.read_csv('train.csv')
test_data = pd.read_csv('test.csv')
运用饼图来看存活比例
sns.set()
sns.set_style("ticks")
plt.axis('equal')
train_data['Survived'].value_counts().plot.pie(autopct='%1.2f%%')
原创文章 14获赞 5访问量 333
关注
私信
展开阅读全文
作者：dibiaozuiq
